アーキテクチャ設計書

1. システム概要

1.1 アーキテクチャビジョン

Dify Template Generatorは、モジュラーでスケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを採用します。各ツールは独立したコンポーネントとして動作し、明確なインターフェースで連携します。

1.2 アーキテクチャ原則

• 疎結合: 各コンポーネントは独立して開発・デプロイ可能
• 高凝集: 関連する機能は同一コンポーネントに集約
• 拡張性: 新しい機能を既存システムに影響なく追加可能
• 回復性: 一部の障害が全体に波及しない

2. システムアーキテクチャ

graph TB
    subgraph "ユーザーインターフェース"
        UI[Webインターフェース]
        CLI[CLIツール]
        API[REST API]
    end
    
    subgraph "コアツール層"
        AR[analyze_request]
        GWS[generate_workflow_structure]
        CDY[create_dsl_yaml]
        VD[validate_dsl]
        OD[optimize_dsl]
    end
    
    subgraph "拡張ツール層"
        RM[retrieve_memory]
        CE[cost_estimator]
        SS[security_scan]
        PES[parse_external_schema]
        TL[telemetry_logger]
    end
    
    subgraph "基盤サービス"
        LLM[LLM Service]
        KB[Knowledge Base]
        MDB[Memory Database]
        TR[Template Repository]
    end
    
    UI --> AR
    CLI --> AR
    API --> AR
    
    AR --> GWS
    GWS --> CDY
    CDY --> VD
    VD --> OD
    
    AR -.-> RM
    GWS -.-> CE
    VD -.-> SS
    AR -.-> PES
    OD -.-> TL
    
    AR --> LLM
    RM --> MDB
    GWS --> KB
    OD --> TR

3. コンポーネント設計

3.1 コアツール層

analyze_request

• 責務: 自然言語の解析と要件抽出
• 技術: NLP、意図分類、エンティティ抽出
• 依存: LLM Service、retrieve_memory

generate_workflow_structure

• 責務: ワークフローグラフの構築
• 技術: グラフアルゴリズム、レイアウト最適化
• 依存: Knowledge Base、cost_estimator

create_dsl_yaml

• 責務: DSL YAML生成
• 技術: テンプレートエンジン、YAML生成
• 依存: なし（純粋関数）

validate_dsl

• 責務: DSL検証
• 技術: スキーマ検証、静的解析
• 依存: security_scan

optimize_dsl

• 責務: DSL最適化
• 技術: パターンマッチング、ヒューリスティック
• 依存: telemetry_logger、cost_estimator

3.2 拡張ツール層

retrieve_memory

• 責務: 知識の検索と活用
• 技術: ベクトル検索、類似度計算
• データストア:
  • ベクトルDB（Pinecone/Weaviate）
  • キャッシュ（Redis）

cost_estimator

• 責務: コストとパフォーマンス推定
• 技術: 統計モデル、ベンチマークデータ
• データソース:
  • プロバイダー料金表
  • 実行履歴データ

security_scan

• 責務: セキュリティ脆弱性検出
• 技術: パターンマッチング、SAST
• ルールセット:
  • OWASP Top 10
  • CWE
  • カスタムルール

parse_external_schema

• 責務: 外部スキーマ解析
• 技術: パーサー、スキーマ変換
• 対応形式:
  • OpenAPI 3.0
  • GraphQL SDL
  • SQL DDL

telemetry_logger

• 責務: メトリクス収集と分析
• 技術: 時系列データベース、統計分析
• ストレージ:
  • Prometheus/InfluxDB
  • S3（長期保存）

4. データフロー

4.1 基本フロー

1. ユーザー入力
   ↓
2. analyze_request (+ retrieve_memory)
   ↓
3. generate_workflow_structure (+ cost_estimator)
   ↓
4. create_dsl_yaml
   ↓
5. validate_dsl (+ security_scan)
   ↓
6. optimize_dsl (+ telemetry_logger)
   ↓
7. DSL出力

4.2 エラーハンドリングフロー

検証エラー発生
   ↓
エラー分析
   ↓
自動修正可能？
   ├─ Yes → 修正適用 → 再検証
   └─ No  → ユーザーフィードバック要求

5. デプロイメントアーキテクチャ

5.1 コンテナ化戦略

• 各ツールは独立したDockerコンテナ
• Kubernetes上でオーケストレーション
• 水平スケーリング対応

5.2 サービスメッシュ

• Istio/Linkerdでサービス間通信を管理
• サーキットブレーカー
• リトライとタイムアウト
• 分散トレーシング

6. 非機能要件の実現

6.1 パフォーマンス

• キャッシング: 頻繁なパターンをRedisでキャッシュ
• 並列処理: 独立したツールは並列実行
• リソース最適化: GPUインスタンスをLLM専用に

6.2 可用性

• 冗長性: 各サービスは最低3レプリカ
• ヘルスチェック: 定期的な死活監視
• 自動復旧: 障害時の自動再起動

6.3 セキュリティ

• 認証: OAuth2/JWT
• 認可: RBAC
• 暗号化: TLS 1.3、保存時暗号化
• 監査: 全操作のロギング

7. 技術スタック

7.1 バックエンド

• 言語: Python 3.10+
• フレームワーク: FastAPI
• 非同期処理: asyncio、Celery

7.2 データストア

• プライマリDB: PostgreSQL
• キャッシュ: Redis
• ベクトルDB: Pinecone
• オブジェクトストレージ: S3互換

7.3 インフラ

• コンテナ: Docker
• オーケストレーション: Kubernetes
• CI/CD: GitHub Actions
• モニタリング: Prometheus + Grafana

8. 拡張ポイント

8.1 プラグインアーキテクチャ

• カスタムバリデーターの追加
• 新しい最適化ルールの定義
• 外部サービス連携の拡張

8.2 イベントドリブン

• ツール間のイベントバス
• 非同期処理の連鎖
• リアルタイム通知

9. 移行戦略

9.1 段階的導入

1. Phase 1: コアツールの実装
2. Phase 2: 拡張ツールの追加
3. Phase 3: エンタープライズ機能

9.2 後方互換性

• APIバージョニング
• 非推奨機能の段階的廃止
• マイグレーションツールの提供